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  华东师范大学学报(自然科学版)  2019 Issue (4): 165-173  DOI: 10.3969/j.issn.1000-5641.2019.04.016
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引用本文  

陆昕渝, 杨银川, 肖冰, 等. 上海市工业河与小宅浜治理前后水质评价[J]. 华东师范大学学报(自然科学版), 2019, (4): 165-173. DOI: 10.3969/j.issn.1000-5641.2019.04.016.
LU Xin-yu, YANG Yin-chuan, XIAO Bing, et al. Evaluation of water quality before and after treatment at Gongye River and Xiaozhai River in Shanghai[J]. Journal of East China Normal University (Natural Science), 2019, (4): 165-173. DOI: 10.3969/j.issn.1000-5641.2019.04.016.

基金项目

国家自然科学基金(41877477)

第一作者

陆昕渝, 男, 博士研究生, 研究方向为水环境治理与修复技术.E-mail:xinyulu0722@foxmail.com

通信作者

黄民生, 男, 教授, 博士生导师, 研究方向为水环境治理与修复.E-mail:mshuang@des.ecnu.edu.cn

文章历史

收稿日期:2018-09-12
上海市工业河与小宅浜治理前后水质评价
陆昕渝 1,2, 杨银川 1,2, 肖冰 1,2, 黄民生 1,2, 李欣然 1,2, 尹超 1,2, 曹承进 1,2     
1. 华东师范大学 生态与环境科学学院, 上海 200241;
2. 华东师范大学 上海市城市化生态过程与生态恢复重点实验室, 上海 200241
摘要:针对上海市普陀区工业河、小宅浜治理前后水质进行评价.对河道水体中溶解氧、浊度、硝态氮、叶绿素a和浮游动物种群密度等5项指标进行单因子变化趋势分析;选取总磷、氨氮、高锰酸盐指数、化学需氧量及五日生化需氧量共5项指标进行水质灰色关联度分析.结果表明:两条河道中溶解氧和浊度在治理前后并无明显变化;硝态氮浓度在治理后先降低后升高;叶绿素a浓度显著升高;浮游动物种类及密度有所上升;灰色关联分析显示,两条河道水质在治理前接近Ⅴ类,而在治理后的短期内均曾达到Ⅰ类,但随后又有所回落并稳定在Ⅳ类.
关键词河道治理    水质评价    灰色关联    
Evaluation of water quality before and after treatment at Gongye River and Xiaozhai River in Shanghai
LU Xin-yu 1,2, YANG Yin-chuan 1,2, XIAO Bing 1,2, HUANG Min-sheng 1,2, LI Xin-ran 1,2, YIN Chao 1,2, CAO Cheng-jin 1,2     
1. School of Ecological and Environmental Science, East China Normal University, Shanghai 200062, China;
2. Shanghai Key Laboratory of Urbanization and Ecological Restoration, East China Normal University, Shanghai 200241, China
Abstract: The water quality of Gongye River and Xiaozhai River in Putuo District of Shanghai before and after treatment were evaluated in this study. Single factor trend of dissolved oxygen, turbidity, nitrate nitrogen, chlorophyl a, and population density of zooplankton in these two rivers were analyzed; in addition, grey correlation analysis was conducted with total phosphorus, ammonia nitrogen, permanganate index, chemical oxygen demand, and five-day biochemical oxygen demand. The results showed no obvious changes in dissolved oxygen and turbidity before and after treatment. The concentration of nitrate nitrogen decreased initially after treatment. The concentration of nitrate nitrogen decreased initially after treatment, but increased thereafter, meanwhile, the concentration of chlorophyl a rose significantly after treatment. There's an increase in both species and densities of zooplankton with treatment. The grey relational analysis indicated that the water quality of the two rivers was close to Class Ⅴ before treatment, reached Class Ⅰ in the short term directly after treatment, and eventually stabilized at Class Ⅳ.
Keywords: river regulation    water quality evaluation    grey relation    
0 引言

城市河道在城市生态系统中扮演着重要角色[1-2], 然而随着城市化发展, 城市河道受到的负面影响是广泛而全面的[3].近年来, 国内外关于城市河道治理及修复的工作日益增多[1, 3].一方面, 恢复城市河道生态系统可为社会发展带来多重相关利益[3]; 另一方面, 即使河段无法恢复至完全自然状态, 也可在一定程度上改善城市河网的生态功能及系统连接[4].研究表明, 河流的治理及修复可有效地将污染河道的负外部性转化为正外部性[2].

当前河道治理与修复的手段主要有由底泥疏浚和人工曝气等为代表的物理法以及由微生物强化技术和生态浮床等为代表的生物法等[5-6].河道疏浚可抑制底泥污染物向水体中释放[7], 而生态浮床则可实现对水体内氮磷等污染物的去除[8], 并提升景观效果.然而, 其实际治理修复成效仍需在实践中加以总结及评价.

本文以上海市普陀区工业河和小宅浜为例, 其水质于治理前属典型黑臭, 治理修复工作拟通过底泥清理、增氧曝气及增设生态浮床和微生物培养器等手段实现其水质的提升及生态修复.现对其治理前后水质状况进行评价, 以期为河道水环境修复提供理论指导及工程参考.

1 材料与方法 1.1 河道概况

目标河道位于上海市普陀区桃浦工业区内.工业河(GYH)全长869 m, 河口宽12 m, 河底标高1.0 m, 沿岸为硬质护坡.其周边多为城中村和小型企业, 由于长期受附近工业废水及生活污水影响, 治理前水质常年黑臭, 属典型劣Ⅴ类.

小宅浜(XZB)全长552.9 m, 河口宽15 m, 河底标高0.5 m, 其北侧沿岸为硬质砌石护坡, 南侧为植物性护坡.小宅浜东段周边多为高层小区, 居住人口密集; 西段则存在物流及餐饮等行业, 污染源较为复杂, 水质状况亦属典型劣Ⅴ类.

两条河道均于2016年12月完成截污工程, 2017年6月末完成生态修复工程, 按计划于10月起呈现水质净化效果, 11月完成水质达标(GB3838-2002, Ⅴ类).本研究拟以6月末为界, 对其治理前后水质情况进行分析及评价.目标河道具体工程措施如表 1所示.

表 1 工业河、小宅浜治理工程概况 Tab. 1 Summary of the treatments at Gongye River and Xiaozhai River
1.2 监测指标

对目标河道水质理化指标及浮游动物进行为期9个月的监测及测定, 具体设备与方法见表 2.

表 2 水质理化指标及浮游动物监测设备或测定方法 Tab. 2 Detection equipments or methods for physical and chemical indexes of water quality and zooplankton
1.3 数据分析

水环境系统是一种复杂的、不平衡的灰色系统[9].本文对溶解氧、浊度、硝态氮、叶绿素a和浮游动物种群密度等指标采用单因子分析法进行评价.取另5项指标使用灰色关联法对目标河道水质进行分析, 定量研究各水质指标的相互关系及影响, 并将其与相关水质标准作比较, 进而评价目标水体的水质等级[10].

选取TP、NH$_{4}^{+}$-N、COD$_{\rm Mn}$、COD$_{\rm Cr}$及BOD$_{5}$共5项指标进行灰色关联度分析, 采用《地表水环境质量标准》(GB3838-2002)中各相应指标的标准值作为参考数列.分别应用式1和式2对评价标准值及水质实测值进行标准化处理(以工业河数据为例, 见表 34).

$ \begin{align} Q_j(k)=\frac{S_{\max}(k)-S_j(k)}{S_{\max}(k)-S_{\min}(k)}, \end{align} $ (1)
$ \begin{align} Z_i(k)=\frac{X_{\max}(k)-X_i(k)}{X_{\max}(k)-X_{\min}(k)}, \end{align} $ (2)
表 3 各级评价标准标准化 Tab. 3 Standardized values for evaluation criteria
表 4 工业河各指标标准化 Tab. 4 Standardization of indexes for Gongye River

式中, $Q_j(k)$为第$j$等级下的第$k$个指标的标准化值; $S_j(k)$为第$j$等级下的第$k$个指标的浓度值; $S_{\max}(k)$为指标$k$在等级$j$的最高浓度值, 本文采用标准中Ⅴ类水标准限值; $S_{\min}(k)$为指标$k$在等级$j$的最低浓度值, 本文采用标准中Ⅰ类水标准限值; $Z_i(k)$为第$i$项实测列$k$指标的标准化值; $X_i(k)$为第$i$项实测列$k$指标的实测浓度.

$ \begin{align*} X_{\max}=\max\limits_{1\leq i\leq n}X_i(k), \quad X_{\min}=\min\limits_{1\leq i\leq n}X_i(k). \end{align*} $

使用超标倍数法[11], 代入式3, 确定各指标权重(以工业河水质数据为例, 见表 5).

$ \begin{align} \omega_i(k)=\frac{X_i(k)/\overline S(k) }{\sum_{k=1}^nX_i(k)/\overline S(k) }, \end{align} $ (3)
表 5 工业河各指标权重 Tab. 5 Weights of indexes for Gongye River

式中, $\omega_i(k)$为第$i$个实测值在指标$k$下的权重; $\overline S(k) $为指标$k$各级标准下的平均限值.

以经标准化处理的评价标准数列为参考数列,

$ \begin{align*} Q_j(k)=\{Q_j(1), Q_j(2), \cdots, Q_j(k)\}\quad (1\leq j\leq 5, 1\leq k\leq 5); \end{align*} $

以经标准化处理的实测数列为比较数列,

$ \begin{align*} Z_i(k)=\{Z_i(1), Z_i(2), \cdots, Z_i(k)\}\quad (3\leq j\leq 11, 1\leq k\leq 5). \end{align*} $

应用式4, 计算相应的灰色关联系数$\xi_{ij}(k)$(以工业河3月数据为例, 见表 6).

$ \begin{align} \xi_{ij}(k)=\frac{\min\limits_{i}\min\limits_{k}|Q_j(k)-Z_i(k)|+p \max\limits_{i} \max\limits_{k}|Q_j(k)-Z_j(k)|}{Q_j(k)-Z_i(k)+p\min\limits_{i}\min\limits_{k} |Q_j(k)-Z_i(k)|}, \end{align} $ (4)
表 6 工业河3月份灰色关联系数 Tab. 6 Grey relational coefficients of Gongye River in March

式中, $p$为分辨系数, $0\leq p\leq 1$, 一般取$p=0.5$.

最后, 将各指标权重及相对应的灰色关联系数代入式5, 求出带权重的灰色关联度$r_{ij}$.

$ \begin{align} r_{ij}=\sum\nolimits_{k=1}^{n}\omega_i(k)\cdot \xi_{ij}(k). \end{align} $ (5)
2 结果与讨论 2.1 水质指标单因子变化趋势分析 2.1.1 溶解氧及浊度变化趋势

图 1为2017年3~11月工业河、小宅浜溶解氧及浊度随时间变化趋势.可知, 工业河3月溶解氧较高, 而至4月则骤降至约2 mg/L, 随后回升, 而自6月起又逐渐下降.至11月, 其溶解氧水平降至2 mg/L以下.小宅浜溶解氧变化呈现"U字型"趋势.其在3-5月的溶解氧浓度均大于10 mg/L, 而在7、8两个月则均小于2 mg/L, 在随后的9、10、11这3个月内, 其溶解氧水平有所回升.

图 1 工业河、小宅浜溶解氧及浊度变化 Fig.1 Variations in dissolved oxygen and turbidity at Gongye River and Xiaozhai River

工业河、小宅浜在浊度变化趋势上较为接近, 其于4月时较前月均有一定上升, 随后回落, 并于7月开始再次上升.工业河浊度在8月达到最高, 大于90 NTU, 小宅浜则在7月达到最高, 二者随后逐月下降, 且其浊度在10、11两月均小于10 NTU.

工业河配置有4套微孔曝气装置和6套喷水曝气装置, 其溶解氧水平于6月至8月均保持在较高水平, 但其浊度也开始上升.这可能是由于, 曝气作用在提高溶解氧水平的同时, 也对部分底泥有一定扰动并形成再悬浮, 其势必会造成水体浊度上升.小宅浜配置有2套微孔曝气装置和4套喷水曝气装置, 且曾于采样期内(2017年4月)在河边发现有斗式挖泥船作业.据统计, 小宅浜底泥疏浚工程共清理底泥1 736.73 m$^{3}$.疏浚可在短期内使水体TSS浓度上升[12], 疏浚后又很快恢复澄清.这与小宅浜4月时浊度突然增高但次月随即下降相符合.值得一提的是, 小宅浜的溶解氧浓度在3月时接近18 mg/L, 这可能是由于, 3月时温度适宜, 现场采样也发现近岸水域有大量藻类繁殖, 因此产生的泌氧作用造成了较高的溶解氧水平.此外, 小宅浜虽然在6月安装曝气装置, 但其溶解氧水平并未受明显影响.这可能是由于, 7、8月份温度较高, 微生物活动较为活跃, 加之曝气装置位于河道中央, 而采样点在滨岸区域, 属曝气死角.因此, 直至9月温度开始降低, 微生物活动减缓, 其溶解氧水平才升至2 mg/L以上.

2.1.2 硝态氮浓度变化趋势

硝态氮是进入水环境中无机氮的主要成分[13-14], 是氮循环的重要一环, 但其在地表水环境质量标准内并无明确限值[15].由图 2可见:工业河硝态氮浓度在3至5月有一定起伏, 而其于6月起至8月连续下降, 最低浓度小于0.5 mg/L, 而自9月起则又开始再次回升, 最高在11月大于3.5 mg/L.小宅浜硝态氮浓度于前3个月连续上升, 最高大于7 mg/L.其自6月起又与工业河趋势相仿, 转而连续下降, 最低亦小于0.5 mg/L, 且在9月开始回升.和工业河不同的是, 其硝态氮浓度在11月时较前月并没有继续上升, 而下降至3 mg/L以下.

图 2 工业河、小宅浜硝态氮浓度变化 Fig.2 Variations in nitrate nitrogen at Gongye River and Xiaozhai River

工业河、小宅浜各配有一套固定化微生物培养器, 其将选定的高效微生物固定于沸石等多孔载体间, 装入培养器中, 促进微生物快速生长, 达到净化河道水质的效果.两条目标河道的硝态氮浓度随时间变化趋势均呈"U"字型, 这表明, 其配备的微生物培养器在短期内对硝氮浓度有较为明显的削减效果, 但其持续性效果较差.两条河道硝态氮浓度分别在9月和10月即回升至治理前水平.这可能是由于, 曝气作用有利于硝化过程的进行, 其可促进水体内氨态氮向硝态氮的转化[16-17].

2.1.3 叶绿素a浓度变化趋势

叶绿素a是评价水体质量的重要指标, 可用于表征藻类等浮游植物现存的生物量[18].工业河叶绿素a浓度在3月到6月间均小于20 μg/L, 而其在7月则突然上升至超过200 μg/L, 随后逐渐回落, 10、11两月均在15 μg/L左右.小宅浜叶绿素a浓度在6月前均小于20 μg/L, 随后开始上升, 至8月达到最高, 超过200 μg/L.其浓度在随后两个月仍保持较高水平, 在95 μg/L左右, 11月则降至30 μg/L左右.

图 3 工业河、小宅浜叶绿素a浓度变化 Fig.3 Variations in chlorophyl a at Gongye River and Xiaozhai River

曝气对藻类生长有一定影响, 其造成的适当水流扰动和溶解氧升高有利于藻类生长[19-20].曹江兵[21]和陈玉辉[22]在研究中发现, 水体溶解氧较高时, 较适宜藻类繁殖和生长.另有研究表明[23], 对于硝态氮含量较高的水体, 昼夜曝气对藻类生长的影响有差异, 连续曝气可促进促进藻类生长, 而夜间曝气则对其有一定抑制效果.此外, 7月时的气温升高也会影响水体叶绿素a水平.李飞鹏[24]等人发现, 夏、秋两季水体叶绿素a含量明显高于春、冬两季.这与本研究内7至10月叶绿素a浓度较高, 而其他各月浓度较小相符.

2.1.4 浮游动物种群密度变化趋势

浮游动物的群落结构特征与其所处水环境的水质状况具有一定关联[25].本研究中, 原生动物在工业河与小宅浜内均未被发现.工业河内, 轮虫密度远大于枝角类和剑水蚤密度, 其轮虫密度均大于250 ind/L, 于5月时大于3 500 ind/L.小宅浜内, 轮虫、枝角类和剑水蚤密度于各月均未大于75 ind/L.轮虫在3至5月内均未被发现, 其密度于6月时开始增加, 9月时达到最高, 随后回落.枝角类除在6月及11月未被发现外, 其余月份密度均在10~30 ind/L浮动.

工业河浮游动物优势种为轮虫, 其对环境变化反应较快, 可作为水质状况良好的指示种[26].除6月外, 工业河轮虫密度在治理前后无明显变化.这可能是由于, 工业河在2017年治理期间并未进行底泥疏浚, 治理工程对浮游动物的生境影响并不大.反观小宅浜, 其在6月前仅发现枝角类和剑水蚤, 而在治理后, 轮虫也逐渐被发现, 且三者的种群密度在不同程度上亦有所上升.这与刘一等的研究结果[27]相似, 其调查发现, 随着水质的改善, 浮游动物的种类和密度均呈上升趋势.

2.2 水质指标灰色关联度分析

水质指标灰色关联度分析可直观地展现本研究内两条河道的水质逐月变化情况.由评价结果(见表 78)可知, 工业河、小宅浜水质评价变化趋势较为相似. 3至6月时, 工业河、小宅浜水质均在Ⅳ类至Ⅴ类间浮动, 于7月时分别上升至Ⅲ类和Ⅰ类, 但随即于次月回落, 9月时再次上升至Ⅰ类和Ⅱ类, 10月、11月时, 两条河道水质均接近于Ⅳ类.

图 4 工业河(a)、小宅浜(b)浮游动物种群密度变化趋势 Fig.4 Variations in zooplankton population density at Gongye River (a) and Xiaozhai River (b)
表 7 工业河水质灰色关联分析法评价 Tab. 7 Grey relational analysis for Gongye River
表 8 小宅浜水质灰色关联分析法评价 Tab. 8 Grey relational analysis for Xiaozhai River

综上可见, 工业河及小宅浜水质在经治理后有较为显著的提升, 但其仍存在一定波动性.工业河水质状况虽有起伏, 但总体仍呈现波动性上升.而小宅浜水质状况的变化幅度较大, 以6至8月尤为显著.不难发现, 在6月末河道治理工程基本完成后, 两条河道的水质状况在7月均有提升, 但在次月亦均有回落.余定坤在其研究[28]中同样发现, 温州市山下河经治理后, 部分断面仍出现了水质污染指数反复现象.例如在9月时, 两条河道水质均处于较高水平但在次月则回落至Ⅳ类水平.一方面, 持续的河道治理措施会对其水质产生一定影响, 如清淤船的作业会造成短期内底泥内源污染物的释放; 另一方面, 在经过大型工程措施后, 河道的水生态系统需要一定恢复时间, 短期的灰色关联水质分析无法系统地评价其治理效果.杜雅琳的研究[29]也认为, 较多河流在治理后一段时间仍会再次出现污染问题, 究其原因, 是由于治理的可持续性有待加强.因此, 后续的管理及监测对于河道长效治理是极为必要的.

3 结论

本文以工业河、小宅浜为例, 分析并评价了其治理前后水质变化情况.水质指标单因子变化趋势表明, 曝气对两条河道溶解氧水平的改善并不明显且波动较大, 底泥清理造成了河道短期内的浊度提升; 治理后水体的硝态氮浓度在短期内有较大程度削减, 两条河道的硝态氮浓度于8月均小于0.5 mg/L, 但在约4个月后即有所回升; 治理后河道的叶绿素a水平显著升高, 最高达200 μg/L以上, 存在藻类孳生的风险; 浮游动物种群密度在治理后略有上升.水质灰色关联度分析显示, 两条河道水质在治理后有较为明显的提升.

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